24、全身反射区:健康新视角

全身反射区:健康新视角

1 全身反射区概述

全身反射区(WBRZ)是一个全新的概念,它可分为三大主要反射区:内脏反射区、躯体反射区和中枢反射区。为了更清晰地展示这些区域,制作了从前后和侧面观察的全身反射区图谱,其中各区域用不同颜色标记,还标注了一些穴位的位置,并与14条经络进行对比。不过,由于多个反射区同时存在于身体表面,不可避免地会有部分区域重叠。

需要注意的是,各反射区的边界主要依据常见穴位、特殊或新发现穴位的功效及其分类结果来确定,同时也参考了内脏牵涉痛、躯体放射痛或传导痛在体表的常见分布模式。但目前的全身反射区图谱仍处于初步阶段,无法涵盖所有特殊或新穴位,许多穴位的功效也尚不确定,而且内脏牵涉痛和躯体放射痛的分布模式存在较大个体差异,因此各反射区的边界并非固定不变,还有进一步完善的空间。

除了上述三种反射区,眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴和喉咙在头部也有特定的反射区,其分布情况在图谱中有所展示,而它们在四肢远端的反射区较为分散,这里仅作文字描述。这些远端反射区有两个共同特点:一是与四肢的中枢反射区重叠;二是器官与其对应的远端反射区位于身体的同一侧(前侧、外侧或后侧)。

2 内脏反射区

2.1 分布规则

内脏反射区有三条分布规则:
1. 位于躯干靠近内脏的背侧和腹侧。
2. 主要分布在四肢的阴侧,即上肢内侧和下肢前内侧。
3. 膈以上内脏(肺、心脏和部分胃)的反射区在上肢内侧,膈以下内脏(大部分胃、肠、肝、脾、胆囊、肾、膀胱和生殖器)的反射区在下肢前内侧。

内脏反射区可进一步分为六个子区域:肺、肠、心脏、泌尿生殖系统、胃和食管以及肝、胆囊、脾和胰腺。当某些内脏出现紊乱时,相应的内脏

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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